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安德鲁·霍尔布鲁克。;吉、向;马克·苏查德（Marc A.Suchard）。

Hawkes模型应用于枪击、野火和病毒传染的空间粗化的贝叶斯缓解。 （英语） Zbl 1498.62179号

附录申请。斯达。 16，第1号，573-595（2022）.
摘要：自我兴奋的时空霍克斯过程在大规模公共卫生威胁的研究中越来越多地被使用，从枪支暴力和地震到野火和病毒传染。尽管许多此类应用具有位置不确定性，即单个事件的确切空间位置未知，但迄今为止，大多数霍克斯模型分析忽略了数据中存在的空间粗化。21世纪三次特殊的公共卫生危机——城市枪支暴力、农村野火和全球病毒传播——呈现出定性和定量不同的不确定性机制，表现出：（a）不同的空间粗化集体程度，（b）均匀和混合程度的粗化，（c）不同形状的不确定性区域和不太正统的位置数据分布在“错误”的有效空间内。我们以贝叶斯的方式明确地对这些不确定性进行建模，并联合推断出未知位置以及相当灵活的霍克斯模型的所有参数，从而获得与忽略空间粗化时获得的结果在实际和统计上不同的结果。这项工作还具有两个不同的次要贡献：第一，为了便于对位置和背景速率参数进行贝叶斯推断，我们对已建立的基于核的速率模型进行了细微但关键的更改；第二，为了便于在尺度上进行相同的贝叶斯推理，我们开发了该模型相对于位置的对数似然梯度的大规模并行实现，从而避免了在哈密尔顿蒙特卡罗环境下的二次计算成本。我们的例子涉及数千个观察结果，使我们能够在中等规模上证明实用性。

引用于2文件

MSC公司：

62立方米 空间过程推断
60G55型 点过程（例如，泊松、考克斯、霍克斯过程）
2015年1月62日 贝叶斯推断
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62页第12页 统计在环境和相关主题中的应用

关键词：

贝叶斯多维尺度;枪支暴力;自激过程;空间粗化;病毒感染;野火

软件：

大规模MDS;骨密度仪;ggmap（ggmap）;hp霍克斯;ggplot2;化学需氧量;R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.J.Holbrook}等人，Ann.Appl。Stat.16，No.1，573--595（2022；Zbl 1498.62179）
全文： DOI程序 arXiv公司

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